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NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析第四季

作者:互联网

虽然RNN可能会有加速,但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理。

NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet

虽然内核和深度学习数学运算可能很有用,但实际应用中是使用真实数据集进行训练的。使用标准的ILSVRC 2012图片集,在ImageNet上通过ResNet50模型来训练和推断,可以展示更具参考的性能数据。

虽然FP16和Tensor Core有单独的开关,但Titan V在启用和禁用Tensor Core的情况下运行FP16的性能是完全一样的。

标签:Core,ResNet50,Tensor,NVIDIA,FP16,ImageNet
来源: https://www.cnblogs.com/sdfewr/p/13019372.html